Русский
EnglishCryptocurrencies:
9879 /
Markets: 82641
Market Cap: $ 2 352 110 767 121 /
24h Vol: $ 75 673 309 224 /
BTC
Dominance: 53.435871944262%
Новости
Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия
"Возможность моделировать человеческое поведение — важный шаг на пути к созданию ИИ-агента, который сможет реально помогать людям", — объясняют в пресс-релизе исследователь из Athul Пол Джейкоб и его команда. Они разработали новый метод использования ИИ для моделирования процесса принятия решений человеком. Другими словами, система способна имитировать порой иррациональные рассуждения людей, чтобы лучше соответствовать их ожиданиям.
Когда речь идет о достижении цели или решении проблемы, люди не всегда выбирают наилучший вариант. На их решения могут влиять различные факторы, такие как нехватка времени, ограниченность их знаний или усталость. Эта сложность делает моделирование человеческого поведения особенно трудным, хотя оно может стать ключом к улучшению взаимодействия между системами ИИ и пользователями.
Исследователи из Массачусетского технологического института и Университета Вашингтона разработали метод точного моделирования такого поведения. Их система на основе ИИ может предсказывать будущие действия людей в различных ситуациях, а также оказывается полезной для моделирования поведения машин, таких как роботы и другие системы ИИ.
Учет "непредсказуемости" человека
Метод, разработанный исследователями, основан на идее о том, что время планирования и глубина размышлений являются ключевыми показателями человеческого поведения. Затем они создали алгоритм, который моделирует серию решений по заданной проблеме, и сравнили эти решения с решениями, принятыми людьми, чтобы определить момент, когда люди перестают "планировать", чтобы оставить место для "иррациональности" и непредсказуемости. Это позволило им смоделировать часть человеческого процесса принятия решений.
Результат такого моделирования исследователи назвали "бюджетом умозаключений", который оценивает способность человека обрабатывать информацию перед принятием решения. На основе этого бюджета умозаключений модель может предсказать будущее поведение человека при столкновении с проблемой. "Для меня самым поразительным было то, что этот бюджет умозаключений очень хорошо поддается интерпретации", — объясняет один из исследователей в пресс-релизе, иллюстрируя эффективность разработанной ими системы.
Это позволит ученым лучше программировать системы искусственного интеллекта, давая им возможность лучше понять процессы "мышления" в различных контекстах. Например, понимая причины, стоящие за решениями пользователя, ИИ-помощник может предложить более адаптированную поддержку и предугадать будущие потребности.
Многообещающие результаты
Чтобы оценить эффективность своего метода моделирования, исследователи протестировали систему в трех различных условиях. Первый эксперимент включал в себя наблюдение за людьми, перемещающимися по лабиринту, чтобы понять, как они продвигаются вперед.
Во втором эксперименте анализировались коммуникации между двумя людьми, участвующими в игре. В этой игре один из участников должен был описать цвет, используя только вербальные подсказки, а другой — угадать описанный цвет. В третьем, заключительном, эксперименте система была проверена на практике, анализируя игру и стратегии шахматистов.
window.yaContextCb.push(()=>{
Ya.Context.AdvManager.render({
renderTo: 'yandex_rtb_R-A-440072-29',
blockId: 'R-A-440072-29'
})
})
Результаты всех этих испытаний были многообещающими: система смогла определить цели навигации в лабиринте на основе предыдущих ходов, понять коммуникативные намерения из словесных обменов и предсказать следующие ходы в шахматной партии.
-
07.09.23 16:24
CherryTeam
Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra labai naudingas įrankis įmonėms, kai reikia efektyviai valdyti ir skaičiuoti darbuotojų atlyginimus. Ši programinė įranga, turinti išsamias funkcijas ir patogią naudotojo sąsają, suteikia daug privalumų, kurie padeda supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus ir pagerinti finansų valdymą. Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra naudinga įmonėms: Automatizuoti ir tikslūs skaičiavimai: Atlyginimų skaičiavimai rankiniu būdu gali būti klaidingi ir reikalauti daug laiko. Programinė įranga Cherry Team automatizuoja visą atlyginimų skaičiavimo procesą, todėl nebereikia atlikti skaičiavimų rankiniu būdu ir sumažėja klaidų rizika. Tiksliai apskaičiuodama atlyginimus, įskaitant tokius veiksnius, kaip pagrindinis atlyginimas, viršvalandžiai, premijos, išskaitos ir mokesčiai, programa užtikrina tikslius ir be klaidų darbo užmokesčio skaičiavimo rezultatus. Sutaupoma laiko ir išlaidų: Darbo užmokesčio valdymas gali būti daug darbo jėgos reikalaujanti užduotis, reikalaujanti daug laiko ir išteklių. Programa Cherry Team supaprastina ir pagreitina darbo užmokesčio skaičiavimo procesą, nes automatizuoja skaičiavimus, generuoja darbo užmokesčio žiniaraščius ir tvarko išskaičiuojamus mokesčius. Šis automatizavimas padeda įmonėms sutaupyti daug laiko ir pastangų, todėl žmogiškųjų išteklių ir finansų komandos gali sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnę veiklą. Be to, racionalizuodamos darbo užmokesčio operacijas, įmonės gali sumažinti administracines išlaidas, susijusias su rankiniu darbo užmokesčio tvarkymu. Mokesčių ir darbo teisės aktų laikymasis: Įmonėms labai svarbu laikytis mokesčių ir darbo teisės aktų, kad išvengtų baudų ir teisinių problemų. Programinė įranga Cherry Team seka besikeičiančius mokesčių įstatymus ir darbo reglamentus, užtikrindama tikslius skaičiavimus ir teisinių reikalavimų laikymąsi. Programa gali dirbti su sudėtingais mokesčių scenarijais, pavyzdžiui, keliomis mokesčių grupėmis ir įvairių rūšių atskaitymais, todėl užtikrina atitiktį reikalavimams ir kartu sumažina klaidų riziką. Ataskaitų rengimas ir analizė: Programa Cherry Team siūlo patikimas ataskaitų teikimo ir analizės galimybes, suteikiančias įmonėms vertingų įžvalgų apie darbo užmokesčio duomenis. Ji gali generuoti ataskaitas apie įvairius aspektus, pavyzdžiui, darbo užmokesčio paskirstymą, išskaičiuojamus mokesčius ir darbo sąnaudas. Šios ataskaitos leidžia įmonėms analizuoti darbo užmokesčio tendencijas, nustatyti tobulintinas sritis ir priimti pagrįstus finansinius sprendimus. Pasinaudodamos duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, įmonės gali optimizuoti savo darbo užmokesčio strategijas ir veiksmingai kontroliuoti išlaidas. Integracija su kitomis sistemomis: Cherry Team programinė įranga dažnai sklandžiai integruojama su kitomis personalo ir apskaitos sistemomis. Tokia integracija leidžia automatiškai perkelti atitinkamus duomenis, pavyzdžiui, informaciją apie darbuotojus ir finansinius įrašus, todėl nebereikia dubliuoti duomenų. Supaprastintas duomenų srautas tarp sistemų padidina bendrą efektyvumą ir sumažina duomenų klaidų ar neatitikimų riziką. Cherry Team atlyginimų apskaičiavimo programa įmonėms teikia didelę naudą - automatiniai ir tikslūs skaičiavimai, laiko ir sąnaudų taupymas, atitiktis mokesčių ir darbo teisės aktų reikalavimams, ataskaitų teikimo ir analizės galimybės bei integracija su kitomis sistemomis. Naudodamos šią programinę įrangą įmonės gali supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus, užtikrinti tikslumą ir atitiktį reikalavimams, padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir gauti vertingų įžvalgų apie savo finansinius duomenis. Programa Cherry Team pasirodo esanti nepakeičiamas įrankis įmonėms, siekiančioms efektyviai ir veiksmingai valdyti darbo užmokestį. https://cherryteam.lt/lt/
-
08.10.23 01:30
davec8080
The "Shibarium for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH. The Plot Thickens. Someone posted the actual transactions!!!! https://bscscan.com/tx/0xa846ea0367c89c3f0bbfcc221cceea4c90d8f56ead2eb479d4cee41c75e02c97 It seems the article is true!!!! And it's also FUD. Let me explain. Check this link: https://bscscan.com/token/0x5a752c9fe3520522ea88f37a41c3ddd97c022c2f So there really is a "Shibarium" token. And somebody did a rug pull with it. CONFIRMED. But the "Shibarium" token for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH.
Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com
Войти
Регистрация
Похожие новости
Подпишись на telegram канал и узнавай первым обо всех новостях